文章分类 - pytorch
rule激活函数
摘要：ReLU=max(0,x) 当输入为正数时，ReLU函数的输出等于输入；当输入为负数时，输出为0。因此，ReLU函数在训练过程中能够有效地减少梯度消失的问题。 对于ReLU函数的梯度，当输入为正数时，梯度为1；当输入为负数时，梯度为0。这意味着在反向传播过程中，只有正数的梯度会被传递下去，而负数的梯
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nn.Linear的作用
摘要：nn.Linear是PyTorch中一个类，用来定义一个线性变换（线性层）的操作。 具体来说，nn.Linear用来定义一个线性映射，将输入张量的每个元素和权重矩阵相乘，并加上偏置向量。 1.将输入张量和权重矩阵相乘，得到输出张量。输入张量的形状为（batch_size,input_size）,权重
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图像分类、目标检测、语义分割和实例分割
摘要：计算机视觉技术是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标时让计算机能够像人类一样和理解图像的视频数据。计算机视觉技术的四大基本任务是图像分类、目标检测、语义分割和实例分割。 一，图像分类 它的目标是将给定的图像分为不同类别。如一组动物图片，图像分类任务可以将它们分为”猫“，”狗“，”鸟“等类别。图像分
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[官网] 保存和加载模型
摘要：import torch import torchvision.models as models 保存和加载模型权重 pytorch模型在内部状态字典（叫做state_dict）中保存了学习参数，这些通过torch.save方法持久化。 model = models.vgg16(weights='I
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[官网] 优化模型参数
摘要：现在有模型和数据，可以通过优化模型参数去训练，验证和测试模型。训练模型是一个迭代的过程，在一次迭代中，模型会关于输出做出猜测，利用猜测计算差距（损失），收集模型参数的损失，然后使用梯度下降优化这些参数。 import torch from torch import nn from torch.uti
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[官网] 建立神经网络模型
摘要：神经网络包括在数据上执行操作的layers/modules。torch.nn命名空间提供建立你自己的神经网络模块。每个模块继承nn.Module。一个神经网络是一个由其他模块（层）组成的模块。这种嵌套的结构考虑到容易建立和管理复杂的架构。 import os import torch from to
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[官网] Transforms
摘要：数据并不会形成训练机器学习算法需要的最终处理过的数据格式。所以使用transform来执行一些数据操作使数据适合训练。 所有的TorchVision数据集有两个参数--transform来修改特征和target_transform来修改标签，接收包含transform逻辑的调用方法。 Fashion
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[官网] Datasets & DataLoaders
摘要：Pytorch提供两种数据原件：torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.Dataset。允许预加载数据集或者自定义数据。 Dataset存储样本数据和其对应的标签。DataLoader包装一个围绕能轻易访问样本数据的Dataset的可迭代对象。 pytor
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[官网] Tensors
摘要：Tensors是一种特殊的数据结构，类似于数组和矩阵。在Pytorch，用tensors去给模型的输入和输出，以及模型的参数编码。 Tensors与Numpy的ndarrays相似，除了能运行在GPUs或者其他硬件加速器上。Tensors也针对自动微分进行优化。 import torch impor
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【官网】快速开始
摘要：大多数机器学习工作流程包含处理数据，建立模型，优化模型参数，和保存训练模型。 将使用FashionMNIST 数据集来训练一个神经网络，功能是预测一张输入图片是否属于其中【T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Snea
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cifar10 model结构实现
摘要：cifar10 model structure 代码示例： import torch import torchvision.datasets from torch import nn from torch.nn import Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Seque
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dataloader
摘要：加载和处理不同类型数据。 加载和迭代数据集，此类DataLoader在torch.utils.data模块中。 from torch.utils.data import DataLoader 重要参数说明： dataset：Dataset类，决定数据从哪里读取及如何读取 batch_size：批大小
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AssertionError: size of input tensor and input format are different.
摘要：AssertionError: size of input tensor and input format are different. tensor shape: (64, 3, 32, 32), input_format: CHW 原因：tensor的维度是(64, 3, 32, 32)，而要求
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Dataset
摘要：了解pytorch读取图片的流程和机制。 1，Dataset类 2，制作图片数据的索引 3，构建自定义Dataset类 Dataset类 pytorch读取图片，主要通过Dataset类。Dataset类作为所有的dataset的基类存在，所有的datasets都需要继承它。 所有的子类，都要重写g
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Dataset not found or corrupted. You can use download=True to download it
摘要：执行提示上述错误。 root参数是根目录，不是具体的文件。 download参数，如果是True，则判断root目录下是否有文件，如果有，则解压该文件。如果没有，则去下载解压数据集文件到指定root目录。 解决方法： 方法1： 如果root目录没有文件或者放的下载的带解压的文件，则设置downloa
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transforms
摘要：transforms是pytorch中提供的一个图像预处理模块，可以方便地对图像进行各种操作。 from torchvision import transforms 通过ctrl加点击的方式，查看transforms源代码。 alt+7快捷键查看结构。 1，ToTensor方法 将PIL Image
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The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0
摘要：from torchvision import transforms from PIL import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter image_path='images/pytorch.jpeg' img=Image.
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TensorBoard
摘要：TensorBoard是Google开发的一个机器学习可视化工具。主要用于记录机器学习的过程。 记录损失变化，准确率变化等。 记录图片变化，语音变化，文本变化等。 绘制模型。 安装 pip install tensorboard -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.c
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使用pycharm 安装pytorch
摘要：1，查看设备管理器，是否安装nvidia显卡 2，根据显卡型号，在Nvidia官网下载安装对应的Nvidia驱动程序。 3，进入命令行窗口，查看显卡对应的cuda版本。 4，打开网址，下载安装cuda。其他历史版本见网址。 5，安装后，验证是否成功。 6，安装python解释器后，使用pip指令安装
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使用Anaconda安装pytorch
摘要：使用Anaconda安装 1，安装Anaconda。 2，创建环境 # -n 后面的是环境的名字，自定义 conda create -n pytorch python=3.8 3，查看环境 conda env list 4，进入pytorch环境 conda activate pytorch 5，查
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